تصميم إرشادي فعال قائم على النسب المتدرج للانحدار الخطي العنقودي لمجموعات البيانات الكبيرة
| العنوان | تصميم إرشادي فعال قائم على النسب المتدرج للانحدار الخطي العنقودي لمجموعات البيانات الكبيرة |
|---|---|
| المؤلف | قيس، أنيس |
| تاريخ النشر: | 2021 |
| مكان النشر | - سبرينغر |
| الموضوع | الانحدار الخطي العنقودي، النسب التدرج، الاستدلال |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-303083013-7 |
| رقم السجل | 82be1ea6-f47c-4fb6-a638-2e69adf99993 |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2021 |
| نص عينة | الانحدار الخطي المتعدد هو طريقة لقياس تأثيرات مجموعة من المتغيرات المستقلة على متغير تابع. في مشكلات الانحدار الخطي على مستوى المجموعة، يتم تجميع نقاط البيانات ذات تقديرات الانحدار المماثلة في نفس المجموعة إما بسبب حاجة العمل أو لزيادة الأهمية الإحصائية لتقديرات الانحدار الناتجة. في هذا البحث، نعتبر امتدادًا لهذه المشكلة حيث يجب أن تنتمي نقاط البيانات التي تنتمي إلى نفس الفئة إلى نفس القسم. بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة، ليس من الممكن العثور على الحل الدقيق، وتتطلب العديد من الاستدلالات قدرًا متزايدًا من الوقت في عدد الفئات. نحن نقترح أشكالًا مختلفة من الاستدلال القائم على النسب المتدرج لتوفير حلول عالية الجودة خلال فترة زمنية معقولة. يتم تقييم أداء الاستدلالات لدينا عبر 1014 مجموعة بيانات محاكاة. لقد وجدنا أن الأداء المقارن للاستدلال القائم على نزول التدرج الأساسي جيد جدًا مع متوسط فجوة مئوية تبلغ 0.17٪ عندما يكون عدد الفئات أقل من 60. ومع ذلك، فإن البدء بقسم أولي ثابت وتقييد تغييرات تخصيص المجموعة لتكون ذات اتجاه واحد تسريع الاستدلال بشكل كبير مع انخفاض معتدل في جودة الحل، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات التي تحتوي على عدد متعدد من المتنبئين وعدد كبير من مجموعات البيانات. على سبيل المثال، يمكن للمرء إنشاء حلول بمتوسط فجوة مئوية تبلغ 2.81% في عُشر الوقت لمجموعات البيانات التي تحتوي على 400 فئة. |
| DOI | 10.1007/978-3-030-83014-4_8 |
| Cilt | 1446 |
